一、论文信息论文名称：RobustSpeechRecognitionviaLarge-ScaleWeakSupervision代码地址：https://github.com/openai/whisper官方博客：https://openai.com/blog/whisper作者团队：OpenAI二、介绍Whisper是一个通用语音识别模型。它是在各种音频的大型数据集上训练的，也是一个多任务模型，可以执行多语言语音识别以及语音翻译和语言识别。人工智能公司OpenAI开源了Whisper自动语音识别系统，OpenAI强调Whisper的语音识别能力已达到人类水准。Whisper是一个自动语音识别（
我有一个List的String，我想trim()列表的每个元素。目前，我正在使用ArrayList，对元素进行简单的循环，并将修剪后的元素添加到返回列表中，如下所示:intlistLen=listToTrim.size();ListtrimmedList=newArrayList(listLen);for(inti=0;i对于大型列表，是否有更有效的方法？ 最佳答案 不，你很好。这与它的效率差不多。没有什么魔法可以避免迭代。有一点要记住，'不过:如果listToTrim不是随机访问列表(即它不实现RandomAccess)，那么使用
我用HonoiTower的经典例子测试了递归方法的执行速度.首先在Java中比JRuby与Ruby不同没有。盘子数:packagecom.example;publicclassHanoi{publicstaticvoidmain(String[]args){int[]plates={25,26,27,28,29,30,31,32};for(inti=0;i结果是:Java(millis)JRuby(sec)Ruby(sec)Ruby(sec)Ruby(sec)java7jruby-1.7.9jruby-1.7.9ruby-2.1.3ruby-2.1.3{tailcall_optimiz
使用openai-whisper实现语音转文字1安装依赖1.1Windows下安装ffmpegFFmpeg是一套可以用来记录、转换数字音频、视频，并能将其转化为流的开源计算机程序。采用LGPL或GPL许可证。它提供了录制、转换以及流化音视频的完整解决方案。#ffmpeg官网https://ffmpeg.org/#ffmpeg下载地址https://ffmpeg.org/download.html#点击下载后会进入github，地址如下https://github.com/BtbN/FFmpeg-Builds/releases在官网上选择windows版本推荐使用ffmpeg-n5.1.4-wi
html的jsscripttype="text/javascript"src="helpers.js">script>scripttype='text/javascript'>##libmain#set(TARGETlibmain)add_executable(${TARGET}emscripten.cpp)#添加可执行目标libmain，并包含emscripten.cpp文件include(DefaultTargetOptions)#引入默认的目标选项，https://blog.csdn.net/ResumeProject/article/details/135571952target_li
我有一个巨大的数据集，我必须将其存储到一个集合中，并且需要查找其中是否有任何重复项。数据量可能超过100万。我知道我可以将ArrayList中的更多元素存储到Map中。我的问题是:在Map中搜索键是否比在排序的ArrayList中搜索更快？在HashMap中搜索Key是否比TreeMap快？仅就存储n元素所需的空间而言，在TreeMap和HashMap实现之间哪个更有效？ 最佳答案 1)是的。搜索ArrayList平均为O(n)。Map中键查找的性能取决于具体的实现。你可以写一个Map的实现那是O(n)或者更糟，但标准库中的所有实现
🍁作者：知识浅谈，CSDN签约讲师，CSDN博客专家，华为云云享专家，阿里云专家博主📌擅长领域：全栈工程师、爬虫、ACM算法💒公众号：知识浅谈🤞语音转字幕：Whisper模型的功能和使用🤞使用到的工具和模型:公众号知识浅谈回复whisper获取🎈使用方法模型下载模型下载地址：https://huggingface.co/ggerganov/whisper.cpplarge-v1模型比较大，但是会更准确一些。我这边就用large系列模型好了，虽然显卡不咋地，但是跑这个还是够用了,根据限制自行选择模型，占用内存越大越准确。模型工具下载官方提供的客户端，客户端下载可能需要梯子，此处为了节省大家时间，
阿里的FunAsr对Whisper中文领域的转写能力造成了一定的挑战，但实际上，Whisper的使用者完全可以针对中文的语音做一些优化的措施，换句话说，Whisper的“默认”形态可能在中文领域斗不过FunAsr，但是经过中文特殊优化的Whisper就未必了。中文文本标注优化Whisper经常被人诟病的一点是对中文语音转写后标点符号的支持不够完备。首先安装whisper:pipinstall-Uopenai-whisper编写转写脚本：importwhisperdevice="cuda:0"iftorch.cuda.is_available()else"cpu"audio=whisper.lo
我正在尝试一些关于字符串池的性能基准。然而，结果并非预期。我做了3个静态方法perform0()方法...每次创建一个新对象perform1()方法...字符串文字“Test”perform2()方法...字符串常量表达式"Te"+"st"我的期望是(1.最快->3.最慢)“测试”因为字符串池"Te"+"st"因为字符串池，但比1慢一点，因为+运算符newString(..)因为没有字符串池。但基准测试显示“Te”+“st”比“Test”快一点。newString():141677000ns"Test":1148000ns"Te"+"st":1059000nsnewString():1
#buildusingEmscriptengitclonehttps://github.com/ggerganov/whisper.cppcdwhisper.cppmkdirbuild-em&&cdbuild-ememcmakecmake..make-j#copytheproducedpagetoyourHTTPpathcpbin/whisper.wasm/*/path/to/html/cpbin/libmain.worker.js/path/to/html/$emcmakecmake..configure:cmake..-DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE=/home/pdd/Dow
